Data Science - was ist das eigentlich?!: Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich erklärt
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| Format: | Buch |
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| Veröffentlicht: |
Berlin
Springer
[2018]
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| adam_text | INHALTSVERZEICHNIS
1 DAS WICHTIGSTE IN KUERZE ... 1
1.1 DATENAUFBEREITUNG 2
1.2 AUSWAHL DES ALGORITHMUS 7
1.3 PARAMETER 11
1.4 EVALUATION DER ERGEBNISSE 14
1.5 ZUSAMMENFASSUNG 18
2 -MEANS-CLUSTERING 19
2.1 WIE MAN KUNDEN-CLUSTER FINDET 19
2.2 BEISPIEL: PERSOENLICHKEITSPROFILE VON
FILMFANS 20
2.3 CLUSTER DEFINIEREN 22
2.4 GRENZEN 27
2.5 ZUSAMMENFASSUNG 28
HAUPTKOMPONENTENANALYSE
29
3.1
DER NAEHRWERTGEHALT VON
LEBENSMITTELN
29
3.2
HAUPTKOMPONENTEN
31
3.3
BEISPIEL: NAHRUNGSMITTELGRUPPEN
34
3.4
GRENZEN
40
3.5
ZUSAMMENFASSUNG
43
ASSOZIATIONSANALYSE
45
4.1 MUSTER IM EINKAUFSVERKAUFSVERHALTEN
45
4.2
SUPPORT, KONFIDENZ UND LIFT
46
4.3
BEISPIEL: DATEN AUS EINEM
LEBENSMITTELGESCHAEFT
49
4.4 DAS A-PRIORI-PRINZIP
52
4.5
GRENZEN
55
4.6
ZUSAMMENFASSUNG
56
SOZIALE NETZWERKANALYSE
57
5.1
BEZIEHUNGEN ABBILDEN
57
5.2
BEISPIEL: WAFFENHANDEL UND
GEOPOLITIK
59
5.3
DIE LOUVAIN-METHODE
63
5.4 PAGERANK-ALGORITHMUS
65
5.5
GRENZEN
69
5.6
ZUSAMMENFASSUNG
71
REGRESSIONSANALYSE
73
6.1
TRENDLINIEN
73
6.2
BEISPIEL: VORHERSAGE VON HAUSPREISEN
74
6.3
GRADIENTENVERFAHREN
78
6.4
REGRESSIONSKOEFFIZIENTEN
80
6.5
KORRELATIONSKOEFFIZIENTEN
82
6.6
GRENZEN
84
6.7
ZUSAMMENFASSUNG
85
^-NAECHSTE NACHBARN UND
AUSREISSERERKENNUNG
87
7.1
DER WEINDETEKTIV
87
7.2
GLEICH UND GLEICH GESELLT SICH GERN
88
7.3
BEISPIEL: DER STATISTISCHE SOMMELIER
90
7.4
AUSREISSERERKENNUNG
92
7.5
GRENZEN
94
7.6
ZUSAMMENFASSUNG
94
SUPPORT-VEKTOR-MASCHINE
97
8.1
*NEIN* ODER *OH NEIN*?
97
8.2
BEISPIEL: DIAGNOSE EINER
HERZERKRANKUNG
98
8.3
DIE OPTIMALE GRENZLINIE
100
8.4
GRENZEN
104
8.5
ZUSAMMENFASSUNG
105
ENTSCHEIDUNGSBAUM
107
9.1
WIE MAN EINE KATASTROPHE
UEBERLEBT
107
9.2
BEISPIEL: RETTUNG VON DER
TITANIC
109
9.3
EINEN ENTSCHEIDUNGSBAUM
ERSTELLEN
110
9.4 GRENZEN
113
9.5
ZUSAMMENFASSUNG
115
RANDOM FORESTS
117
10.1 DIE WEISHEIT DER CROWD
117
10.2
BEISPIEL: VERBRECHENSVORHERSAGE
118
10.3
ENSEMBLES
123
10.4
BOOTSTRAP AGGREGATING
124
10.5
GRENZEN
126
10.6
ZUSAMMENFASSUNG
127
NEURONALE NETZE
129
LI.I
BAUEN SIE SICH EIN GEHIRN!
129
11.2 BEISPIEL: HANDGESCHRIEBENE
ZAHLEN ERKENNEN
132
11.3
WIE EIN NEURONALES NETZ DENKT
135
11.4 AKTIVIERUNGSREGELN
139
11.5
GRENZEN
140
11.6 ZUSAMMENFASSUNG 144
A/B-TESTS UND VIELARMIGE BANDITEN
147
12.1 GRUNDLAGEN DES A/B-TESTS
147
12.2
GRENZEN VON A/B-TESTS 148
12.3
ABNEHMENDES-EPSILON-STRATEGIE
149
12.4 BEISPIEL: VIELARMIGE BANDITEN
150
12.5
NETT ZU WISSEN: VAN GAALS
ELFMETERSCHUETZEN 153
12.6 GRENZEN EINER ABNEHMENDES-
12.7
EPSILON-STRATEGIE 154
ZUSAMMENFASSUNG 156
ANHANG
157
GLOSSAR
165
LITERATUR
175
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| spelling | Ng, Annalyn Verfasser (DE-588)1161039651 aut Numsense! Data Science for the layman Data Science - was ist das eigentlich?! Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich erklärt Annalyn Ng, Kenneth Soo ; aus dem Englischen übersetzt von Matthias Delbrück Berlin Springer [2018] © 2018 XXI, 179 Seiten Illustrationen, Diagramme txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 gnd rswk-swf Datenaufbereitung (DE-588)4148865-9 gnd rswk-swf Mustererkennung (DE-588)4040936-3 gnd rswk-swf Datenanalyse (DE-588)4123037-1 gnd rswk-swf Prognose (DE-588)4047390-9 gnd rswk-swf Multivariate Analyse (DE-588)4040708-1 gnd rswk-swf Algorithmus (DE-588)4001183-5 gnd rswk-swf Datenaufbereitung (DE-588)4148865-9 s Mustererkennung (DE-588)4040936-3 s Prognose (DE-588)4047390-9 s Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 s Datenanalyse (DE-588)4123037-1 s Multivariate Analyse (DE-588)4040708-1 s Algorithmus (DE-588)4001183-5 s DE-604 Soo, Kenneth Verfasser (DE-588)1161039937 aut Delbrück, Matthias 1966- (DE-588)1100172653 trl Erscheint auch als Online-Ausgabe, eBook 978-3-662-56776-0 B:DE-101 application/pdf http://d-nb.info/1173473459/04 Inhaltsverzeichnis DNB Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=030826060&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
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